GDG on Campus Sookmyung

Keep (프로젝트에서 만족했고, 앞으로의 업무에서 지속하고 싶은 부분) 노션, 디스코드 사용해 꾸준히 개발 진행 상황 공유한 점 Git 브랜치, 커밋 컨벤션을 지켜서 개발한 점 구글의 새로운 기술을 배워 바로 활용한 점 (특히 플러터) 매주 직접 만나서 회의를 해서 원활한 소통 가능했다고 생각 파트 별로 문제나 오류가 생겼을 때 함께 적극적으로 소통한 점 KR winter cup에 참여하여 팀 아이디어를 점검 받았던 점 Problem (프로젝트에서 부정적인 요소로 작용했거나 아쉬웠던 점) 언어(플러터)를 완전히 익히지 못하고 프로젝트를 시작한 점이 아쉬웠음. 좀 더 익히고 프로젝트를 시작했으면 코드를 더 깔끔하게 쓸 수 있었을 것 같음. 백엔드와 ML에 과중한 역할이 주어졌음에도 담당 인원이 1명씩밖에..

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1. 진행상황 공유 FE 카메라 가이드 화면 생성 결과 화면 로딩 창('최대 1분 소요될 수 있습니다' 문구) 생성 메뉴 추천 기능 구현 4가지 질문에 대한 bool 변수 생성 후 클릭 이벤트에 조건 설정 Dio 패키지 설치 후 백엔드와의 연동 성공 BE 재구성된 메뉴 리스트 조회 API request, response 노션에 정리 java.io.UncheckedIOException: Cannot delete 에러 해결 GCP 서버 인스턴스 생성, 세팅 및 BE 배포 GCP Cloud SQL 인스턴스 생성 FE와 연동 테스트 완료 2. 파트별 진행 계획 (다음 주까지) FE 결과 화면에서 신규 기능 구현 홈으로 이동하는 버튼 구현 각 메뉴 별 상세 페이지 수정 현재는 어떤 것을 클릭해도 ‘아메리카노’로 ..

1. 진행상황 공유 FE 홈 화면 충돌 해결하고 머지 Dio 패키지 이용해서 백엔드와 연동할 생각 백엔드 API 명세 확인하면 바로 연동 테스트 시작해보려고 함! BE 재구성된 메뉴 리스트 조회 API(FE ↔ BE ↔ ML) 구현 완료하고 merge 함 월요일에 구현을 완료했지만 그 후에 다시 실행해보니 에러가 발생해서 해결 중 wikipedia api 공식문서에 1초당 request 200개로 제한해 달라고 해서 Bucket4J 사용해 제한하려고 했지만 하지 않고 아래 방법을 사용하기로 결정! DB에 메뉴를 최대한 많이 넣어놓기로 함 유저에게 최대 1분 소요될 수 있음을 알려주면 좋을 것 같음 ML Tesseract5 로 학습시키려다가 관련 자료가 많지 않고 오류가 너무 많이 나서 Tesseract4..

정기 회의 시간 변경 >> 매주 목요일 4:30 학교에서 대면 미팅 이번주 BE 네이버 사전 API 연동 재구성된 메뉴 리스트 조회 API FE와 BE 연결되는 로직 구현 FE: 홈화면 UI 메뉴 클릭 시 상세 화면 UI ML: tesseract 5.0 한글 학습 시켜서 모델의 정확성 높이기

1. 진행상황 공유 FE 한비: 메뉴 추천 UI 완성 민지: 카메라 및 결과 UI 완성 BE 메뉴 반환 데이터 없을 경우 빈 스트링으로 넘겨주도록 null 처리 위키피디아에서 받아오는 거 DB에 저장 CustomException 구현 ML 이미지 전처리 결과 정확하게 나옴 메뉴판 배경이 검은색, 글자색이 흰색인 경우 부정확하게 나오는 경향 기울어진 메뉴판의 경우 인식률 0% ⇒ 플러터 카메라 가이드 필요함 2. 파트별 진행 계획 FE 한비: event 기능 추가하기 클릭했을 때 값 처리하기 메뉴 데이터에 태그 추가하기 상세 화면 ui 구현하기 민지 카메라 가이드 화면 추가하기 홈화면 ui 구현하기 BE 네이버 사전 API 써서 빈 데이터 다 채워보기 메뉴판 리스트 FE에 보내주는 로직 짜기 → 테스트용 ..

2023. 02. 13 회의록 1. 멤버별 진행상황 공유 한비: 다트 언어 강의 끝내기 민지: 코드팩토리 도서 15강 실습 완료, 사진 연동 방법 레퍼런스 탐색, 플러터 기본 화면 짜서 PR 올림 윤정: FE → BE 로 이미지 전송 가능, BE → ML 이미지 전송 가능한지는 더 찾아봐야 할 것 같음 메뉴 DB에서 검색해서 메뉴 정보 조회 없을 경우 위키피디아 API 뜻, 이미지 가져오는 거 구현 DB에 추가할까? YES DB에 넣고 나서 뜻풀이 간단하게 변환하는 작업 할 수 있으면 하기 FE 측에서 50자 이상인 뜻풀이는 더보기 처리 해주기 이미지는 그냥 위키피디아 API에서 받아오는 걸로 ! 반환 데이터가 없을 경우 (이름, “”, “”)으로 넘겨주기 유진 텍스트 추출 정확도 고려해야 함 2. 파트..

1. 메뉴 더미 데이터 고안 대부분의 카페에 공통적으로 있는 메뉴는 DB에 넣어두기로 했기에 DB에 저장할 메뉴의 더미 데이터가 필요했다. 그래서 더미 데이터에 넣을 메뉴를 고민해봤고 나중에 추천 기능을 만들 때도 유용하도록 다음과 같이 카테고리 별로 각 메뉴를 분류해봤다. 2. 파트별 진행 계획 프론트 15~19강 학습 UI 구현 민지: 메뉴판 촬영하기 한비: 내 음료 취향 알아보기 백 사진 자체를 주고 받을 수 있는지 알아보기 Menu entity, repository 생성 DB에 있는지 검색 DB에 없으면 위키백과 또는 네이버 사전 API에서 뜻풀이 가져오기 ML 이미지에서 텍스트 추출하는 방법 공부 및 구현 메뉴판 이미지를 백과 주고 받는 방법 알아보기

GDSC KR 해커톤 예선 기획안 작성 각자 작성해 온 초안을 합쳐서 기획안 작성 → GDSC KR 해커톤 예선 기획안 Google Cloud 크레딧 신청 폼 작성 솔루션 챌린지 신청 폼 작성 레포지토리 생성 및 초기 세팅 브랜치 전략 세우기 다음주 목표 1. 파트별 진행 계획 세우기 2. DB에 넣을 메뉴 정리하기

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